Quando 900 agentes de IA são criados dentro de um banco, um processo que demorava 24 horas passa a resolver‑se em cinco minutos e um professor começa a desconfiar das respostas demasiado perfeitas dos seus alunos, a questão deixa de ser tecnológica. O problema é outro: saber se as organizações estão, de facto, preparadas para lidar com as consequências humanas dessa mudança.
Esse foi o pano de fundo do Gi Group Holding Summit, um encontro onde representantes da banca, dos seguros, da academia e da área jurídica discutiram o impacto real da inteligência artificial na Gestão de Pessoas. Desde cedo, uma ideia tornou‑se clara: a tecnologia está pronta. As organizações nem sempre.
Após a nota de abertura, a cargo de Thomas Marra, Country manager da Gi Group Holding Portugal, o enquadramento conceptual do encontro foi estabelecido pelo keynote speaker, Luca Giovannini, Chief Innovation Digital & Data Officer da Gi Group Holding, que desmontou um dos equívocos mais recorrentes na adopção da inteligência artificial: as empresas continuam a começar pelo fim. «Muitas empresas usam inteligência artificial, mas poucas têm sucesso porque começam pela tecnologia e não pelos dados.»
Segundo Luca Giovannini, os projectos falham menos por limitações técnicas e mais por uma inversão de prioridades. Digitalizam‑se processos sem os questionar, automatiza‑se o que já é ineficiente e espera‑se que a tecnologia resolva problemas que são, na sua essência, organizacionais. «Cada decisão pode ser data‑ -driven ou não. Os dados são o novo petróleo », afirmou, sublinhando que sem processos consistentes e comparáveis não existe inteligência que funcione de forma sustentável.
A abordagem defendida assenta em três etapas concretas. A primeira é estrutural: uniformizar processos. Quando ferramentas como CRM ou plataformas de IA se sobrepõem aos processos, explicou, acaba‑se por perder o ADN da organização. Foi essa harmonização que permitiu ao Gi Group Holding alinhar práticas de milhares de recrutadores e gerar dados fiáveis à escala global.
A segunda etapa é estratégica: desenvolver modelos próprios. Ter um Large Language Model interno não é apenas uma opção técnica, mas também ética, porque reflecte os critérios, valores e riscos que a organização aceita assumir. Essa abordagem permitiu ao grupo desenvolver sistemas avançados de matching entre candidatos e vagas, alcançando melhorias de cerca de 50% na performance.
A terceira etapa, talvez a mais exigente, é cultural e consiste em redefinir a relação entre humanos e tecnologia. «A IA permite duas coisas: automação e reforço das capacidades humanas. A automação elimina tarefas de baixo valor. Já o reforço das capacidades dá superpoderes às pessoas.» O objectivo não é substituir pessoas, mas libertá‑las para tarefas onde o julgamento, a relação e a decisão continuam a ser humanos. «Não é a inteligência artificial que vai tirar o teu trabalho. É outra pessoa que sabe usar melhor a inteligência artificial.»
As implicações desta visão para os Recursos Humanos são profundas. «Temos uma empresa antes da IA e uma empresa depois da IA. Não podemos esperar mudar tecnologia e ficar tudo igual.» Para Luca Giovannini, a função de RH deixa de ser apenas mediadora entre pessoas e organização e passa a ser a arquitectura de um sistema híbrido, onde humanos e agentes convivem e influenciam decisões.
A provocação é clara: se os Recursos Humanos já avaliam pessoas, por que não hão-de avaliar agentes? Ambos influenciam processos, decisões e resultados. Ambos exigem métricas, supervisão e responsabilidade. A maturidade organizacional passa, aqui, pela capacidade de assumir esse novo papel sem o delegar exclusivamente à tecnologia.
A mudança começa nas pessoas
A primeira mesa‑redonda, intitulada “AI-Native: Como as empresas se estão a preparar”, foi moderada por Ricardo Florêncio, CEO do Multipublicações Media Group, e trouxe dados concretos que afastaram o debate do plano abstracto. Na Caixa Geral de Depósitos, a inteligência artificial já faz parte do quotidiano. Francisco Viana, head of Human Resources, explicou que o banco dispõe actualmente de cerca de 900 licenças de Copilot, um número semelhante de agentes desenvolvidos internamente e mais de 4500 colaboradores que receberam formação para aprender a trabalhar com estas ferramentas.
Apesar da escala, a sua leitura é tudo menos tecnocrática. «Isto faz‑se com as pessoas, não apenas com tecnologia. Se só introduzirmos tecnologia, não mudamos nada.» A dificuldade central, sublinhou, não é automatizar tarefas, mas criar condições para rever processos. «O difícil não é pôr inteligência artificial num processo repetitivo. O difícil é dar condições às pessoas para reverem o processo.» E essa revisão não é pontual, é permanente. «Hoje a formação tem de ser tão contínua que está quase desactualizada no dia seguinte.»
Do lado da Gi Group Holding Portugal, Nuno Troni, director de Search & Selection, colocou o foco na cultura organizacional, salientando a necessidade de «criar espaço para experimentar, errar e trazer a inteligência artificial para os processos».
O problema raramente está nas ferramentas. «Não é fazer meia dúzia de perguntas ao ChatGPT. Falta competência na utilização com propósito da inteligência artificial.» Essa lacuna torna‑se particularmente evidente no papel das lideranças intermédias. «Quem não consegue mobilizar as suas equipas para mudar vai ficar para trás.»
A resistência raramente é frontal; é silenciosa, passiva, feita de adiamentos e do regresso automático às práticas anteriores. Esse tipo de resistência é difícil de medir e ainda mais difícil de corrigir: não aparece nos indicadores formais, mas manifesta‑se no atraso sistemático das decisões e na erosão silenciosa da mudança.
Leia o artigo na íntegra na edição de Junho (nº. 186) da Human Resources.
Disponível nas bancas e online, na versão em papel e na versão digital.
